-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

《Rust命令行编程指南》随书代码

《Rust命令行编程指南》随书代码 连续几年，Rust 在 Stack Overflow 的年度开发者调查中被评为“最喜爱的编程语言”。这种开源系统编程语言现在用于从游戏引擎和操作系统到浏览器组件和虚拟现实模拟引擎的所有事物。但 Rust 也是一种极其复杂的语言，其学习曲线非常困难。 本指南不是专注于整个语言，而是在每章中使用一个小型、完整、专注的程序来教授 Rust。作者 Ken Youens-Clark 向您展示了如何启动、编写和测试每个程序以创建成品。您将学习如何处理 Rust 中的错误、读写文件以及使用正则表达式、Rust 类型、结构等。 了解如何： 使用 Rust 的标准库和数据类型创建命令行程序 编写和测试 Rust 程序和函数 读写文件，包括标准输入、标准输出和标准错误 记录和验证命令行参数 编写优雅失败的程序 解析原始文本和分隔文本 使用和控制随机性 | #Rust

Google资深工程师深度讲解Go语言

Google资深工程师深度讲解Go语言 描述：Go作为专门为并发和大数据设计的语言，在编程界越来越受欢迎！不论是c/c++，php，java，重构首选Go。本课程特邀谷歌资深工程师，从Go基本语法到函数式编程、并发编程，最后构建分布式爬虫系统，步步深入，带你快速掌握Go语言！ 链接： 大小：未统计 标签：#知识 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT） 主要特征 通过与 Python 无缝集成实现可读性和可维护性：APPL 将自然语言提示无缝嵌入到 Python 程序中，保持提示的可读性，同时继承宿主编程语言的模块化、可重用性、动态性和生态系统。 灵活及时的工程： 除了允许使用Python控制流和提示的模块化分解之外，APPL还提供提示编码助手，以模块化和可维护的方式促进提示编程。 通过异步计算自动并行化：APPL 异步安排 LLM 调用，利用它们之间潜在的独立性来促进高效的并行化。这减轻了用户手动管理同步的负担，几乎不需要额外的工作。 平滑的工具调用集成：APPL提供了直观的方法将Python函数转换为LLM可以调用的工具，使用户可以轻松地将现有的Python库和函数与LLM集成。 跟踪和故障恢复： APPL 跟踪 LLM 调用的执行并支持从故障中恢复，这对于 LLM 编程范例中的调试和错误处理至关重要。 更多功能： APPL 还为使用 的多个 LLM 后端提供统一的接口litellm，使用 的结构化生成instructor以及许多其他功能。

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实时 API。每当收到新的输入和请求时，Pathway 的分布式运行时 (-) 都会提供数据管道的最新结果。 Pathway 提供了 Python 中的高级编程接口，用于定义数据转换、聚合和数据流上的其他操作。借助 Pathway，您可以轻松设计和部署复杂的数据工作流程，从而高效地实时处理大量数据。 Pathway 可与各种数据源和接收器（例如 Kafka、CSV 文件、SQL/noSQL 数据库和 REST API）互操作，允许您连接和处理来自不同存储系统的数据。 Pathway 的典型用例包括实时数据处理、ETL（提取、转换、加载）管道、数据分析、监控、异常检测和推荐。Pathway 还可以独立为实时 LLM 应用程序提供轻型 LLMOps 堆栈的骨干。 在 Pathway 中，数据以表格的形式表示。实时数据流也被视为表。该库提供了一组丰富的操作，例如过滤、联接、分组和窗口。

：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和

：用于构建强类型LLM函数的编程语言，包括测试和可观察性功能，BAML是一个轻量的编程语言，可以使用自然语言定义具有结构化输入和输出的AI函数，还提供了VSCode Playground，可以在不离开VSCode的情况下即时测试任何LLM的提示。